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纳米结构石墨烯上非aacenes的有效光生成
通过低温扫描隧道显微镜和光谱学的低温扫描隧道显微镜和光谱研究，已经研究了在RU（0001）上生长的纳米结构上的外延地石墨烯（纳米结构上的外延石墨烯）上的非成激素的表面光学。存在空间位于前体被吸附的区域中的空间位置，并在电磁频谱区域进行努力访问的区域，在那里进行N-π *跃迁，允许将前体转化为100％。在最新的理论计算的帮助下，我们表明，这种高收率是由于传入的光以及随之而来的电子转移到前体的无弹性散射机制的有效人数。我们的发现是实验证实，表面状态可以在复杂的表面光化学中发挥重要作用
光生物调节在眼科中的使用
光生物调节（PBM）是指光波长被细胞内光actceptor吸收的过程，从而导致信号传导途径激活细胞内生物学变化。PBM是细胞中低强度的光诱导反应的结果，与高强度激光器产生的热光实现相反。PBM已在诊所有效地用于增强伤口愈合，减轻疼痛和肌肉骨骼状况，运动损伤和牙齿应用中的疼痛和炎症。在过去的20年中，实验证据表明，在越来越多的视网膜和眼科条件下，PBM的好处。最近，眼模模型中的临床前发现已转化为诊所，结果令人鼓舞。本综述讨论了PBM在眼科中影响的临床前和临床证据，并提供了PBM在眼部条件管理中临床使用的建议。
使用化学发光生物测定法直接免疫检测全局 A-to-I RNA 编辑活性
腺苷到肌苷 (A-to-I) 编辑是一种保守的真核 RNA 修饰，有助于发育、免疫反应和整体细胞功能。RNA 编辑模式在不同细胞和组织类型之间可能存在显著差异，而过度活跃的 A-to-I 特征则表明存在多种疾病，包括癌症和自身免疫性疾病。由于这些差异具有生物学和临床重要性，因此迫切需要有效的方法来测量细胞 RNA 中的整体 A-to-I 编辑水平。当前的标准方法依赖于 RNA-seq 来间接检测编辑位点，这需要大量时间和材料投入以及大量的计算分析。在这里，我们利用核酸内切酶 V (EndoV)（它特异性地与 RNA 中的肌苷结合）来开发基于蛋白质的化学发光生物测定法，以直接分析 A-to-I RNA 编辑活性。我们之前展示了 EndoV 可以在 RNA 测序之前结合并丰富 A-to-I 编辑的转录本，现在我们利用这一活性构建 EndoV 连接免疫吸附测定 (EndoVLISA)，作为一种快速的、基于板的化学发光方法，用于测量细胞 RNA 中的全局 A-to-I 编辑特征。我们首先使用化学合成的寡核苷酸优化和验证我们的测定方法，说明对 RNA 中的肌苷具有高度选择性和灵敏度的检测。然后，我们展示了对处理过的细胞系中肌苷含量的快速检测，证明了与当前标准 RNA 测序方法相当的性能。最后，我们部署了 EndoVLISA 来分析正常和患病人体组织中的差异 A-to-I RNA 编辑特征，说明了我们的平台作为诊断生物测定的实用性。总之，EndoVLISA 方法经济高效、简单易用，并且使用常见的实验室设备，为研究 A-to-I 编辑提供了一种高度可用的新方法。此外，多孔板格式使其成为第一个适用于直接高通量量化 A-to-I 编辑的检测方法，可用于疾病检测和药物开发。
细菌颗粒光生反应器 - 环境科学
尽管这种方法在污染物的去除效率方面具有有效性，但藻类 - 细菌颗粒在去除病原体中的效率尚未得到充分探索。世界卫生组织（WHO）指南认识到通过水资源和农业再利用，致病性微生物对疾病传播产生的关键影响。肠球菌属。和大肠杆菌通常用作水资源中以及农业和水产养殖水资源中的粪便污染指标。5然而，它们可能不是肠道病毒存在的足够指标，而肠道病毒的存在比细菌更容易容忍治疗过程。6个凸侧，特别是体细胞和特异性副凸，已被建议作为处理废水的微生物学质量的适当指标。6个体细胞伴是一组可以感染大肠杆菌和其他大肠菌菌的噬菌体，使其成为最丰富的指标
引用：Shaurya Mahajan。等。 “个性化重复的经颅磁刺激（PRTMS®），结合经颅光生物元素
引用：Shaurya Mahajan。等。“与经颅光生物调节（TPBM）相连的个性化重复经颅磁刺激（PRTMS®），用于共发生的创伤性脑损伤（TBI）和创伤后应激障碍（TBI）和创伤后应激障碍（PTSD）”。ACTA科学神经病学8.3（2025）：20-27。
基于振荡的发光生物聚合物Janus Microswimmers
具有双重功能的JANUS颗粒通过用普鲁士蓝色的藻酸盐水凝胶珠不对称加载，从而导致具有原始动力学振荡行为与化学光发射相结合的微晶状体。这种现象是由于两个特征的组合而产生的：1）凝胶中的普鲁士蓝色充当催化剂，并在存在Luminol和Perogogen氧化氢的情况下实现伴随的光发射和氧气产生； 2）水凝胶颗粒具有差分孔隙率分布，导致氧气气泡的不对称释放推动了颗粒。使用基于电场的对称性破坏方法，具有离子交联的藻酸盐珠，可以实现这些功能材料的合成，并可以应用于各种粒径。这种发光的游泳者为阐述自动动态化学系统的阐述开辟了有趣的观点。
糖尿病外周神经病中光生物调节疗法的有效性和安全性：系统审查和荟萃分析的方案
生成人工智能（AI）大语言模型（LLM）已被广泛应用于牙科的许多领域。各种应用包括牙科远程医疗，临床决策支持，行政工作，患者教育，学生教育，科学写作和多语言交流[1]。此外，已经使用了生成AI来生成用于训练鲁棒AI模型的合成数据集，该数据集可以应用于牙科研究和教育[2]。此外，与传统文献研究相比，已经证明了生成的AI可以提高牙科学生在知识检查中的表现[3]。除了在回答临床问题方面的使用之外，还在探索LLM的潜力来产生评估临床推理技能的问题，这是医学和牙科教育的关键方面[4]。但是，LLMS对牙科问题的回答的准确性仍然是一个关注的问题，并且已经进行了广泛的研究。研究报告说，LLM在回答开放式问题的准确性范围为52.5％至71.7％，偶尔回答不准确，过于普遍，过时或缺乏基于证据的支持[5，6]。对于True或False问题，LLMS与牙医的准确性较低，范围从57.3％到78.0％[7，8]。考虑到多项选择问题（MCQ），LLMS的准确性从42.5％到80.7％不等，Chatgpt 4.0（OpenAI）证明了最准确的，Llama 2（Meta）[9-11]。研究已经证实，在同一开发人员的LLM中，后来的版本始终超过较旧版本[9-12]。生成AI的领域正在迅速发展，新版本具有越来越强大的参数。然而，对LLM的准确性进行了预先研究，对较旧版本进行了，该版本缺乏现在可用的先进的多模式功能。此外，这些研究排除了基于图像的问题，因为较旧的LLM版本无法在提示中处理图像附件[9，11]。这些关键限制需要进一步的研究，以探讨型模型的全部潜力。因此，本研究旨在评估最新LLM在回答Dental MCQ时的性能，包括基于文本的问题和基于图像的问题。模型选择将基于受欢迎程度，新兴，多模式能力，AI研究和应用中的突出性，可访问性以及解决特定领域特定问题的能力。零假设表明，LLMS对牙齿MCQ的答案的准确性没有差异。
生物反馈光生反应器的进步
ficiencies探讨了在此类系统中优化非生物因素的潜力。核心原理涉及荧光荧光作为光合作用活性的实时指标，从而在研究人员和微生物之间提供了一种非侵入性，全面的通信方法。通过将这种方法与先进的机器学习技术整合在一起，该论文提出了一种将复杂荧光信号的反应方法的方法。这种方法不仅具有提高在受控环境（如生物反应器）中光合微生物效率的诺言，而且还为可持续生物燃料生产和其他生物技术应用的重大进步铺平了道路。本文强调了跨学科研究在克服光合作用效率的挑战中的重要性，并突出了生物反馈光生反应器的潜力，彻底改变了Algal生物技术领域。
自动成像和比率荧光生物传感器的分析：一种用于定量活细胞研究的高通量方法
实时询问细胞过程的需求驱动了活细胞荧光生物传感器的膨胀工具箱的开发。尤其是，遗传编码的荧光生物传感器已解锁了复杂组织模型和体内生物体研究中实时单细胞代谢分析的潜力。荧光生物传感器还提出了一种有力的方法，可以在与高通量，自动化方法兼容的简单细胞培养系统中获得对活细胞代谢的定量见解。本申请说明为基于图像的自动分析的工作流程提供了胞质NAD+/NADH比率的基于图像的分析，这是细胞代谢和增殖的核心核心状态。在这里，单仪器解决方案结合了自动多通道图像采集，图像处理，细胞分析和比率信号定量。为了证明这种方法所产生的定量见解，我们探索了由常见历史但通常没有报告的细胞培养条件变化所塑造的代谢变化。
使用图像引导光纤进行结构光投影以实现原位光生物制造
。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可证永久有效。它是在预印本（未经同行评审认证）下提供的，作者/资助者已授予 bioRxiv 许可，可以在该版本中显示预印本。版权持有者于 2024 年 12 月 16 日发布了此版本。；https://doi.org/10.1101/2024.12.10.627729 doi：bioRxiv 预印本